##数据集分为训练集和测试集
set.seed(1234)
index <-sample(1:nrow(iris), 100)
iris.train <-iris[index, ]
iris.test <-iris[-index, ]

##构建cart模型并对测试集进行分类
library(rpart)
model.CART <-rpart(Species~.,data=iris.train)
results.CART <-predict(model.CART,newdata=iris.test, type="class")

##生成结果集的混淆矩阵
table(results.CART, iris.test$Species)